JP7067428B2 - Learning support devices, learning support methods and programs - Google Patents
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Description
この発明の一態様は、ユーザの学習を支援する学習支援装置、学習支援方法、およびプログラムに関する。 One aspect of the present invention relates to a learning support device, a learning support method, and a program that support a user's learning.
オンライン学習システムをはじめとする学習システムにおいて、ユーザの学習を支援するために、ユーザの学習能力を評価する方法が用いられている。学習能力を評価する方法の1つとして、評価項目群に対するユーザの応答に基づいてユーザの能力や評価項目の難易度を測定する、項目反応理論が知られている。 In learning systems such as online learning systems, a method of evaluating a user's learning ability is used in order to support the user's learning. As one of the methods for evaluating the learning ability, an item response theory is known in which the ability of the user and the difficulty level of the evaluation item are measured based on the response of the user to the evaluation item group.
項目反応理論によれば、複数のユーザ(被験者)が解答した問題の特性(難易度)と、各ユーザの能力(理解度もしくは習熟度)とを同時に取り扱うことで、同一のテストを受けなくとも、各ユーザの理解具合を評価し、ユーザ間で比較することができる(例えば、非特許文献1参照)。また、このようなユーザの理解度の推定手法を用いて、推定された理解度に応じた難易度の問題を提示する学習システムも知られている(例えば、非特許文献2参照)。 According to item response theory, by simultaneously handling the characteristics (difficulty) of questions answered by multiple users (subjects) and the abilities (understanding or proficiency) of each user, it is not necessary to take the same test. , The degree of understanding of each user can be evaluated and compared among users (see, for example, Non-Patent Document 1). Further, there is also known a learning system that presents a problem of difficulty according to the estimated comprehension by using such a method of estimating comprehension of a user (see, for example, Non-Patent Document 2).
項目反応理論を用いる場合、以下のような手法でユーザの能力や問題の特性を推定することができる。 When item response theory is used, the user's ability and problem characteristics can be estimated by the following methods.
まず、ユーザjが項目iに正答する確率Pij は、被験者母数θj および項目母数bi を用いて、以下の式1で表すことができる。
そして、これらのパラメータは、ユーザjが項目iを実施した時の反応をuij としたとき、以下の式2の尤度から推定することができる。なおuij は、正答の場合1、誤答の場合0の値をとる。
習熟度と難易度がともに未知である場合には、同時最尤推定法や周辺最尤推定法、ベイズ推定法等を用いて推定可能であることが知られている。 When both the proficiency level and the difficulty level are unknown, it is known that estimation can be performed using a simultaneous maximum likelihood estimation method, a peripheral maximum likelihood estimation method, a Bayesian estimation method, or the like.
ところで、オンラインサービスの教材配信システムなどのように、各々のユーザが自由に項目を選択および解答し、その解答の正誤を表す正誤データを得るシステムにおいて、ユーザ数や項目数が増減する場合、新規のユーザの習熟度や新たに追加された項目についての難易度パラメータを算出する必要がある。このとき、従来の技術を用いて項目反応理論の計算を全データに対して行うだけでは、習熟度と難易度を推定するたびに習熟度および難易度の尺度が変わってしまい、以前に算出されたパラメータと比較することができなくなるという問題(課題0)がある。たとえば、同様の項目について後からデータを追加することを考えると、追加されたデータに正答が多い(正答率が高い)場合、難易度が以前より低く推定され、それに付随して、習熟度も低く見積もられやすくなる。 By the way, in a system such as an online service teaching material distribution system in which each user freely selects and answers an item and obtains correct / incorrect data indicating the correctness of the answer, when the number of users or the number of items increases or decreases, it is new. It is necessary to calculate the proficiency level of the user and the difficulty level parameter for the newly added item. At this time, if the item response theory is calculated for all the data using the conventional technique, the scale of the proficiency level and the difficulty level will change every time the proficiency level and the difficulty level are estimated, and the calculation will be performed before. There is a problem (problem 0) that it cannot be compared with the parameters. For example, considering adding data to similar items later, if the added data has many correct answers (high correct answer rate), the difficulty level is estimated to be lower than before, and the proficiency level is also accompanied by it. It is easy to underestimate.
この問題(課題0)を解決するには、初期に算定した難易度尺を変更することなく、新規のユーザの習熟度や新規の項目の難易度を算出する必要がある。具体的には、新規のユーザまたは新規の正誤データが存在する既存ユーザについて、すでに算出済みの難易度を上記の式2に代入し、習熟度を最尤推定等の手法で求めることが可能である。また同様に、新規の項目または新規の正誤データが存在する既存の項目について、すでに算出済みの習熟度を式2に代入し、難易度を最尤推定等の手法で求めることも可能である。しかし、これらの手法だけでは、以下の課題が残り、パラメータの正確さが担保されない。
In order to solve this problem (problem 0), it is necessary to calculate the proficiency level of a new user and the difficulty level of a new item without changing the difficulty level calculated at the initial stage. Specifically, for a new user or an existing user who has new correct / incorrect data, it is possible to substitute the already calculated difficulty level into the
(課題1)難易度の信頼性のばらつきによる習熟度推定の信頼性の低下
解答された数が少ない項目や、たくさん解かれていても正答率が高すぎるもしくは低すぎる項目については、項目反応理論により算出される難易度の信頼性が低くなる。算出済みの難易度を用いて、新規のユーザまたは新規の正誤データが存在する既存のユーザの習熟度を推定する場合、算出済みの難易度に信頼性の低いものが含まれると、新たに推定される習熟度も信頼性が低いものとなる。
(Problem 1) Deterioration of reliability of proficiency estimation due to variation in reliability of difficulty
For items with a small number of answers, or items with too high or too low a correct answer rate even if many answers are given, the reliability of the difficulty level calculated by the item response theory becomes low. When estimating the proficiency level of a new user or an existing user who has new correct / incorrect data using the calculated difficulty level, it is newly estimated that the calculated difficulty level includes unreliable ones. The proficiency level is also low in reliability.
(課題2)習熟度の信頼性のばらつきによる難易度推定の信頼性の低下
ユーザの解答数が少ない場合や、正答率が高すぎるもしくは低すぎる場合、算出される習熟度の信頼性が低くなる。また、サービスを長期間利用するユーザが存在することが想定される場合、それらのユーザが習熟し、初期状態と最終状態の習熟度合いが大きく異なっていても、同一の習熟度パラメータをもつ単一のユーザとして取り扱わなければならず、そのような場合にも習熟度の信頼性が低いと考えられる。
(Problem 2) Deterioration of reliability of difficulty estimation due to variation in reliability of proficiency
If the number of answers by the user is small, or if the correct answer rate is too high or too low, the reliability of the calculated proficiency level becomes low. Also, if it is assumed that there are users who will use the service for a long period of time, even if those users are proficient and the proficiency levels in the initial state and the final state are significantly different, a single user with the same proficiency level parameter. It must be treated as a user of, and even in such a case, the reliability of the proficiency level is considered to be low.
算出済みの習熟度を用いて、新規の項目または新規の正誤データが存在する既存の項目の難易度を推定する場合、算出済みの習熟度に信頼性の低いものが含まれると、新たに推定される難易度も信頼性が低いものとなる。 When estimating the difficulty level of a new item or an existing item that has new correct / incorrect data using the calculated proficiency level, it is newly estimated that the calculated proficiency level includes unreliable ones. The difficulty level to be done is also low in reliability.
(課題3)初期の難易度尺固定時のデータの少なさ
初期の難易度尺の固定に用いられる正誤データは、サービス初期に蓄積された少ないデータであるため、それらに基づいて推定されたパラメータも不確かな推定値である可能性がある。必要に応じて、各パラメータを、多くの正誤データを用いた推定値へと更新するほうが望ましい場合がある。
(Problem 3) Insufficient data when the initial difficulty scale is fixed
Since the correct / incorrect data used for fixing the initial difficulty scale is a small amount of data accumulated at the initial stage of the service, the parameters estimated based on them may also be uncertain estimates. If necessary, it may be desirable to update each parameter to an estimate with a lot of correctness data.
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、信頼性の高いパラメータ推定を可能にする学習支援装置、学習支援方法、およびプログラムを提供することにある。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a learning support device, a learning support method, and a program that enable highly reliable parameter estimation.
上記課題を解決するためにこの発明の第1の態様は、ユーザの学習を支援する学習支援装置にあって、学習対象である複数の項目に対する複数のユーザの各々の解答の正誤を表す正誤データを取得する、正誤データ取得部と、上記取得された正誤データをもとに、上記各ユーザの能力の高さを表す習熟度と、上記各項目の難しさを表す難易度と、上記習熟度および上記難易度のそれぞれについて信頼性の高さを表す信頼度をそれぞれ算出する、パラメータ算出部と、上記算出された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方の更新を指示するトリガを生成する、トリガ生成部と、上記生成されたトリガに応じて、上記算出された習熟度または難易度のうち第1のしきい値を超える信頼度を有する習熟度または難易度を参照パラメータとして用いることによって、上記トリガにより更新を指示された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方を再算出する、更新制御部とを具備するようにしたものである。 In order to solve the above problem, the first aspect of the present invention is a learning support device that supports a user's learning, and is correct / incorrect data representing the correctness of each answer of a plurality of users to a plurality of items to be learned. Based on the correct / incorrect data acquisition unit and the acquired correct / incorrect data, the proficiency level indicating the high ability of each user, the difficulty level indicating the difficulty of each item, and the proficiency level described above. And a parameter calculation unit that calculates the reliability indicating the high reliability for each of the above difficulty levels, and generates a trigger instructing to update at least one of the calculated proficiency levels or the difficulty levels. By using the trigger generator and the proficiency level or difficulty level having a reliability exceeding the first threshold value among the calculated proficiency levels or difficulty levels according to the generated trigger as a reference parameter. It is provided with an update control unit that recalculates at least one of the proficiency level or the difficulty level instructed to update by the above trigger.
この発明の第2の態様は、上記第1の態様の学習支援装置において、上記トリガ生成部が、特定のユーザについて習熟度の算出に使用されていない正誤データの数が第1の数を超えたとき、上記特定のユーザについて習熟度の更新指示を受け付けたとき、または、上記特定のユーザについて算出済みの習熟度の信頼度が第2のしきい値よりも低くかつ当該特定のユーザについて習熟度の算出に使用されていない正誤データがあるとき、上記特定のユーザの習熟度の更新を指示する習熟度更新トリガを生成するようにしたものである。 In the second aspect of the present invention, in the learning support device of the first aspect, the number of correct / incorrect data in which the trigger generation unit is not used for calculating the proficiency level for a specific user exceeds the first number. When, when the instruction to update the proficiency level is received for the specific user, or when the reliability of the proficiency level calculated for the specific user is lower than the second threshold value and the proficiency level is proficient for the specific user. When there is correct / incorrect data that is not used for calculating the degree, a proficiency level update trigger that instructs the update of the proficiency level of the specific user is generated.
この発明の第3の態様は、上記第1の態様の学習支援装置において、上記トリガ生成部が、特定の項目について難易度の算出に使用されていない正誤データの数が第2の数を超えたとき、上記特定の項目について難易度の更新指示を受け付けたとき、または、上記特定の項目について算出済みの難易度の信頼度が第3のしきい値よりも低くかつ当該特定の項目について難易度の算出に使用されていない正誤データがあるとき、上記特定の項目の難易度の更新を指示する難易度更新トリガを生成するようにしたものである。 In the third aspect of the present invention, in the learning support device of the first aspect, the number of correct / incorrect data in which the trigger generation unit is not used for calculating the difficulty level for a specific item exceeds the second number. When the instruction to update the difficulty level for the specific item is received, or the reliability of the calculated difficulty level for the specific item is lower than the third threshold value and the difficulty level for the specific item is difficult. When there is correct / incorrect data that is not used for calculating the degree, a difficulty update trigger that instructs the update of the difficulty of the above specific item is generated.
この発明の第4の態様は、上記第1の態様の学習支援装置において、上記トリガ生成部が、上記正誤データ取得部によって取得された正誤データの累積数が第3の数の自然数倍に達したとき、上記習熟度および難易度の同時更新の指示を受け付けたとき、全ユーザについての習熟度の信頼度の平均値もしくは全項目についての難易度の信頼度の平均値が第4のしきい値よりも低いとき、全ユーザについての習熟度の信頼度もしくは全項目についての難易度の信頼度のうち第5のしきい値よりも低い信頼度の割合が第6のしきい値を超えたとき、または、上記正誤データ取得部によって取得された正誤データから算出される正答率と、上記パラメータ算出部によって算出された習熟度および難易度をもとに関係式に基づいて算出される正答率との一致率が、第7のしきい値よりも低いとき、上記習熟度および難易度の同時更新を指示する同時更新トリガを生成するようにしたものである。 A fourth aspect of the present invention is that in the learning support device of the first aspect, the cumulative number of correct / incorrect data acquired by the trigger generation unit by the correct / incorrect data acquisition unit is a natural number multiple of the third number. When it reaches, when the instruction to update the proficiency level and the difficulty level at the same time is received, the average value of the reliability level of the proficiency level for all users or the average value of the reliability level of the difficulty level for all items is the fourth. When it is lower than the threshold value, the ratio of the reliability of the proficiency level for all users or the reliability level of the difficulty level for all items, which is lower than the fifth threshold value, exceeds the sixth threshold value. Correct answer calculated based on the relational expression based on the correct answer rate calculated from the correct / incorrect data acquired by the correct / incorrect data acquisition unit and the proficiency level and difficulty level calculated by the parameter calculation unit. When the match rate with the rate is lower than the seventh threshold value, a simultaneous update trigger instructing simultaneous update of the proficiency level and the difficulty level is generated.
この発明の第5の態様は、上記第1の態様の学習支援装置において、上記更新制御部が、上記トリガが特定のユーザの習熟度の更新を指示するとき、上記特定のユーザに紐づけられたユーザ識別情報を有する正誤データのうち習熟度の算出にまだ使用されていない正誤データに基づいて新たな習熟度を算出し、当該新たな習熟度と以前に算出された習熟度との差が第8のしきい値よりも大きい場合、当該新たな習熟度およびその算出に使用した正誤データに対し上記特定のユーザのユーザ識別情報とは異なる新たなユーザ識別情報を付与するようにしたものである。 A fifth aspect of the present invention is associated with the specific user in the learning support device of the first aspect when the update control unit instructs the update of the proficiency level of the specific user. A new proficiency level is calculated based on the correct / incorrect data that has not been used to calculate the proficiency level among the correct / incorrect data having the user identification information, and the difference between the new proficiency level and the previously calculated proficiency level is When it is larger than the eighth threshold value, new user identification information different from the user identification information of the specific user is given to the new proficiency level and the correctness data used for the calculation. be.
この発明の第6の態様は、上記第1の態様の学習支援装置において、上記更新制御部が、上記再算出された習熟度もしくは難易度と以前に算出された習熟度もしくは難易度のそれぞれに重み係数を乗じて加算することによって、または上記再算出された習熟度もしくは難易度と以前に算出された習熟度もしくは難易度とに基づく移動平均をとることによって、上記習熟度もしくは難易度を更新するようにしたものである。 A sixth aspect of the present invention is that in the learning support device of the first aspect, the update control unit determines the recalculated proficiency level or difficulty level and the previously calculated proficiency level or difficulty level, respectively. Update the proficiency or difficulty by multiplying by a weighting factor or by taking a moving average based on the recalculated proficiency or difficulty and the previously calculated proficiency or difficulty. I tried to do it.
この発明の第1の態様によれば、取得された正誤データをもとに、各ユーザの習熟度とその信頼度および各項目の難易度とその信頼度が算出され、習熟度または難易度のうちの少なくとも一方の更新を指示するトリガに応じて、信頼度の高いパラメータだけを参照パラメータとして用いて、当該トリガによって更新を指示されたパラメータが再算出される。これにより、初期に算定した難易度尺と同一の難易度尺で評価された項目難易度とユーザ習熟度を算出するにあたり、パラメータの信頼性評価を用いて、ユーザや項目ごとのデータの粗密にともなう不確かなパラメータを除去することで、より確からしいパラメータを算出することができる。 According to the first aspect of the present invention, the proficiency level and the reliability of each user and the difficulty level and the reliability level of each item are calculated based on the acquired correctness data, and the proficiency level or the difficulty level is calculated. In response to the trigger instructing to update at least one of them, the parameter instructed to update by the trigger is recalculated using only the highly reliable parameter as the reference parameter. As a result, when calculating the item difficulty level and user proficiency level evaluated with the same difficulty level as the initially calculated difficulty level, the reliability evaluation of the parameters is used to make the data for each user and item dense. By removing the accompanying uncertain parameters, more probable parameters can be calculated.
すなわち、上記課題1については、算出済みの難易度の信頼性評価により、信頼性の低い難易度を除去して、信頼性の高い難易度だけを参照パラメータとして用いることによって、新規のユーザまたは新規の正誤データが存在する既存のユーザについて信頼性の高い習熟度推定を実現することができる。
That is, for the above-mentioned
また、上記課題2については、算出済みの習熟度の信頼性評価により、信頼性の低い習熟度を除去して、信頼性の高い習熟度だけを参照パラメータとして用いることによって、新規の項目または新規の正誤データが存在する既存の項目について信頼性の高い難易度推定を実現することができる。
Further, regarding the above-mentioned
この発明の第2の態様によれば、新規ユーザの正誤データが得られたかまたは既存ユーザの正誤データが増加したとき、ユーザやシステム管理者等の要求もしくはスケジュールされた更新指示を受け付けたとき、または特定のユーザの習熟度の信頼度が低くかつ当該特定のユーザについて新しい正誤データがあるときに、習熟度を更新するよう指示するトリガが生成される。これにより、習熟度の更新が必要な状況において、適切に、習熟度の更新を指示するトリガを生成し出力することができる。 According to the second aspect of the present invention, when the correct / incorrect data of a new user is obtained or the correct / incorrect data of an existing user increases, or when a request from a user, a system administrator, or the like or a scheduled update instruction is received. Alternatively, when the proficiency level of a particular user is unreliable and there is new correctness data for that particular user, a trigger is generated instructing the proficiency level to be updated. This makes it possible to appropriately generate and output a trigger instructing the update of the proficiency level in a situation where the proficiency level needs to be updated.
この発明の第3の態様によれば、新規の項目の正誤データが得られたかまたは既存の項目の正誤データが増加したとき、ユーザやシステム管理者等の要求もしくはスケジュールされた更新指示を受け付けたとき、または特定の項目の難易度の信頼度が低くかつ当該特定の項目について新しい正誤データがあるときに、難易度を更新するよう指示するトリガが生成される。これにより、難易度の更新が必要な状況において、適切に、難易度の更新を指示するトリガを生成し出力することができる。 According to the third aspect of the present invention, when the correct / incorrect data of a new item is obtained or the correct / incorrect data of an existing item is increased, a request from a user, a system administrator, or the like or a scheduled update instruction is accepted. When, or when the difficulty level of a particular item is unreliable and there is new correctness data for that particular item, a trigger is generated instructing the difficulty level to be updated. As a result, in a situation where the difficulty level needs to be updated, a trigger instructing the difficulty level update can be appropriately generated and output.
この発明の第4の態様によれば、取得された正誤データの累積数が増加したとき、ユーザやシステム管理者等の要求もしくはスケジュールされた更新指示を受け付けたとき、算出済みの難易度または習熟度について信頼度の平均値が低いとき、信頼度の低い難易度または習熟度の全体に占める割合が増加したとき、実際の正誤データから得られる正答率と、算出済みのパラメータを用いて所定の関係式から得られる正答率との一致率が低いときに、習熟度および難易度を同時更新するよう指示するトリガが生成される。これにより、習熟度および難易度の同時更新が必要な状況において、適切に、習熟度および難易度の同時更新を指示するトリガを生成し出力することができる。 According to the fourth aspect of the present invention, when the cumulative number of acquired correct / incorrect data increases, when a request from a user, a system administrator, or the like or a scheduled update instruction is received, the calculated difficulty level or mastery is received. When the average value of reliability is low, the difficulty level with low reliability or the percentage of the total proficiency level increases, the correct answer rate obtained from the actual correctness data and the calculated parameters are used to determine the degree. When the match rate with the correct answer rate obtained from the relational expression is low, a trigger is generated instructing the proficiency level and the difficulty level to be updated at the same time. As a result, in a situation where simultaneous update of proficiency level and difficulty level is required, it is possible to appropriately generate and output a trigger instructing simultaneous update of proficiency level and difficulty level.
この発明の第5の態様によれば、習熟度の更新を指示するトリガに応じて、特定のユーザについて、まだ習熟度の算出に使用されていない正誤データを用いて新たな習熟度を算出たときに、新たな習熟度と以前の習熟度との差が大きい場合、新たな習熟度とその算出に使用された正誤データとに、上記特定のユーザのユーザ識別情報とは異なるユーザ識別情報が付与される。長期利用ユーザがいる場合や、ユーザの習熟度に大きな変化が認められる場合には、単一の習熟度でユーザの性質を表現することは難しく、モデルと実際のデータの適合具合が低くなることが予想されるが、上記の手法により、実際には単一のユーザのデータであるが、習熟度の異なる状態の別のユーザのデータであるかのように扱うことによって、ユーザの習熟度変化の実態に即した習熟度推定をおこないながら、モデルとデータの不一致を低減し、各パラメータの推定精度を高めることができる。 According to the fifth aspect of the present invention, a new proficiency level is calculated for a specific user by using correct / incorrect data that has not been used for calculating the proficiency level in response to a trigger instructing the update of the proficiency level. Occasionally, when the difference between the new proficiency level and the previous proficiency level is large, the new proficiency level and the correct / incorrect data used for the calculation include user identification information different from the user identification information of the specific user. Granted. When there are long-term users or when there is a large change in the user's proficiency, it is difficult to express the user's characteristics with a single proficiency, and the fit between the model and the actual data becomes poor. However, by the above method, the data of a single user is actually the data, but the user's proficiency level changes by treating the data as if it were the data of another user with different proficiency levels. It is possible to reduce the discrepancy between the model and the data and improve the estimation accuracy of each parameter while estimating the proficiency level according to the actual situation of.
この発明の第6の態様によれば、信頼性の高い参照パラメータを用いて習熟度または難易度を再算出するとともに、新たに算出されたパラメータと以前に算出されたパラメータのそれぞれに所定の重み係数を乗じてから加算することによって、または新たに算出されたパラメータと以前に算出されたパラメータの移動平均をとることによって、新たな更新パラメータが得られる。これにより、新たに算出された習熟度または難易度をそのまま用いるのではなく、以前に算出された習熟度または難易度に対する継時変化を考慮した演算を行ってから、更新が行われる。したがって、新たなユーザや新たな項目のデータが生じた場合にも、それまでの難易度尺と齟齬なく難易度や習熟度を算出することができ、習熟度や項目の難易度をユーザへ提示した場合に、新たなデータが生じる前に算出されたパラメータと比べても違和感なく使用することができる。 According to a sixth aspect of the present invention, the proficiency or difficulty is recalculated using reliable reference parameters, and predetermined weights are given to each of the newly calculated parameter and the previously calculated parameter. New update parameters are obtained by multiplying by the coefficients and then adding, or by taking the moving average of the newly calculated parameters and the previously calculated parameters. As a result, instead of using the newly calculated proficiency level or difficulty level as it is, the update is performed after performing an operation considering the change over time with respect to the previously calculated proficiency level or difficulty level. Therefore, even when data for a new user or a new item is generated, the difficulty level and proficiency level can be calculated without being inconsistent with the previous difficulty level scale, and the proficiency level and item difficulty level are presented to the user. In that case, it can be used without discomfort even when compared with the parameters calculated before new data is generated.
すなわちこの発明の各態様によれば、信頼性の高いパラメータ推定を可能にする学習支援装置、学習支援方法、およびプログラムを提供することができる。 That is, according to each aspect of the present invention, it is possible to provide a learning support device, a learning support method, and a program that enable highly reliable parameter estimation.
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。 Hereinafter, embodiments relating to the present invention will be described with reference to the drawings.
[一実施形態]
I.構成
(1)全体構成
図1は、この発明の一実施形態に係る学習支援装置1の機能構成を示すブロック図である。
[One Embodiment]
I. Configuration (1) Overall Configuration FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the
学習支援装置1は、例えば、大学等の教育機関や教育サービス事業者によって提供されるオンライン学習システムの一部として用いられるもので、例えばサーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータにより構成される。学習支援装置1は、通信ネットワークまたは入力デバイス等を介して、複数の問題(項目)に対する複数のユーザの解答の正誤(正答であるか誤答であるか)を表す正誤データを取得し、取得された正誤データに基づいて様々なパラメータを算出し、算出されたパラメータを適宜出力することにより、ユーザの学習を支援することができる。
The
一実施形態に係る学習支援装置1は、入出力インタフェースユニット10と、制御ユニット20と、記憶ユニット30とを備える。
The
入出力インタフェースユニット10は、例えば1つ以上の有線または無線の通信インタフェースユニットを含んでおり、外部機器との間で情報の送受信を可能にする。有線インタフェースとしては、例えば有線LANが使用され、また無線インタフェースとしては、例えば無線LANやBluetooth(登録商標)などの小電力無線データ通信規格を採用したインタフェースが使用される。
The input /
例えば、学習支援装置1は、オンライン学習システムによって収集された正誤データを、一定量もしくは一定期間ごとに入出力インタフェースユニット10を介して取り込み、取り込んだデータを制御ユニット20に渡す処理を行う。入出力インタフェースユニット10はまた、キーボードなどの入力デバイス(図示せず)を通じて入力された指示等を取り込み、制御ユニット20に渡す処理も行う。さらに、入出力インタフェースユニット10は、制御ユニット20から出力されたパラメータ算出結果を、ユーザやオペレータへの提示のために表示デバイス(図示せず)に出力したり、ネットワークを介して外部機器に送信する処理を行うこともできる。
For example, the
記憶ユニット30は、記憶媒体として、例えばHDD(Hard Disk Drive)またはSSD(Solid State Drive)等の随時書込および読み出しが可能な不揮発性メモリを用いたものであり、この実施形態を実現するために必要な記憶領域として、プログラム記憶部の他に、正誤データ記憶部31と、パラメータ記憶部32と、トリガテーブル記憶部33とを備えている。
The
正誤データ記憶部31は、入出力インタフェースユニット10を介して取得された正誤データを格納する正誤データテーブルを記憶する。
The correct / incorrect
パラメータ記憶部32は、取得された正誤データに基づいて算出される種々のパラメータを記憶する。パラメータ記憶部は、特に、算出された習熟度およびその信頼度を格納する習熟度テーブルと、算出された難易度およびその信頼度を格納する難易度テーブルとを記憶するために用いられる。
The
トリガテーブル記憶部33は、更新トリガを定義する更新トリガテーブルを記憶する。
The trigger
ただし、上記記憶部31~33は、必須の構成ではなく、学習支援装置1が外部機器から必要なデータを随時取得するようにしてもよい。あるいは、上記記憶部31~33は、学習支援装置1に内蔵されたものでなくてもよく、例えば、USBメモリなどの外付け記憶媒体や、クラウドに配置されたデータベースサーバ等の記憶装置に設けられたものであってもよい。
However, the
制御ユニット20は、図示しないCPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等のハードウェアプロセッサと、DRAM(Dynamic Random Access Memory)やSRAM(Static Random Access Memory)等のメモリとを有し、この実施形態を実施するために必要な処理機能として、正誤データ取得部21と、パラメータ算出部22と、パラメータ出力制御部23と、更新トリガ判定部24と、トリガ出力制御部25と、更新制御部26とを備えている。これらの処理機能は、いずれも上記記憶ユニット30に格納されたプログラムを上記プロセッサに実行させることにより実現される。制御ユニット20は、また、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(field-programmable gate array)などの集積回路を含む、他の多様な形式で実現されてもよい。
The
正誤データ取得部21は、入出力インタフェースユニット10を介して、正誤データを取得し、正誤データ記憶部31に格納する処理を行う。
The correct / incorrect
パラメータ算出部22は、正誤データ記憶部31に格納された正誤データを読み出し、読み出した正誤データをもとに種々のパラメータを算出し、算出されたパラメータをパラメータ記憶部32に格納する処理を行う。一実施形態では、パラメータ算出部22は、上述の項目反応理論を用いて、各ユーザの能力の高さを表す習熟度と、各項目の難しさを表す難易度とを算出し、さらに、算出された習熟度および難易度それぞれについて信頼性の高さを表す信頼度を算出する。
The
パラメータ出力制御部23は、パラメータ記憶部32に格納されたパラメータに基づいて、出力用のデータを作成し、入出力インタフェースユニット10を介して表示デバイスや外部機器に出力する処理を行う。例えば、パラメータ出力制御部23は、学習システムや楽器演奏支援システム等の外部アプリケーションからの要求に応じて、各項目の難易度や各ユーザの習熟度を含む出力データを生成し、出力することができる。
The parameter
更新トリガ判定部24は、パラメータ記憶部32に記憶された算出済みパラメータに関して更新の必要があるか否かを判定し、その判定結果をトリガテーブル記憶部33に格納されたトリガテーブルに書き込む処理を行う。
The update
トリガ出力制御部25は、トリガテーブル記憶部33に格納されたトリガテーブルを参照し、必要な更新トリガを生成して更新制御部26に出力する処理を行う。
The trigger
更新制御部26は、トリガ出力制御部25から出力された更新トリガを受け取って、受け取った更新トリガに応じた更新制御処理を行うもので、習熟度更新制御部261、難易度更新制御部262、および同時更新制御部263を備える。
The
習熟度更新制御部261は、トリガ出力制御部25から出力された、習熟度の更新を指示する習熟度更新トリガに応じて、正誤データ記憶部31に記憶された正誤データと、パラメータ記憶部32に記憶された難易度とをもとに、パラメータ記憶部32に記憶された難易度尺に基づいた習熟度を算出する処理を行う。ここで、難易度尺とは、項目間の難易度を対比するため、例えば-4から+4までの難易度範囲を設定したときに、難易度がどこに位置するかという尺度を表す。
The proficiency level
難易度更新制御部262は、トリガ出力制御部25から出力された、難易度の更新を指示する難易度更新トリガに応じて、正誤データ記憶部31に記憶された正誤データと、パラメータ記憶部32に記憶された習熟度とをもとに、パラメータ記憶部32に記憶された難易度尺に基づいた難易度を算出する処理を行う。
The difficulty level
同時更新制御部263は、トリガ出力制御部25から出力された、習熟度および難易度の同時更新を指示する同時更新トリガに応じて、正誤データ記憶部31に保存された正誤データと、パラメータ記憶部32に記憶されたパラメータとをもとに、習熟度および難易度を算出する処理を行う。
The simultaneous
(2)習熟度更新制御部の構成
図2は、以上のように構成された学習支援装置1が備える習熟度更新制御部261のより詳細な機能構成を示す。習熟度更新制御部261は、習熟度更新トリガに応じて習熟度を算出し、算出された習熟度を出力する処理を行うもので、データ抽出部2611、リファレンスデータ選定部2612、習熟度・信頼度算出部2613、信頼性判定部2614を備える。
(2) Configuration of Proficiency Update Control Unit FIG. 2 shows a more detailed functional configuration of the proficiency level
データ抽出部2611は、習熟度更新トリガに追加情報として含まれる、更新対象を指定するユーザ識別情報(ユーザID)に基づいて、正誤データ記憶部31から当該ユーザIDをもつ正誤データを抽出する処理を行う。
The
リファレンスデータ選定部2612は、抽出した正誤データから、習熟度の算出に用いるべきリファレンスデータを選定する処理を行う。リファレンスデータの選定には、パラメータ記憶部32に記憶された難易度およびその信頼度を用いる。選定の結果、すべてのデータを用いる場合も考えられる。
The reference
習熟度・信頼度算出部2613は、リファレンスデータ選定部2612により選定されたリファレンスデータを用いて対象ユーザの習熟度を算出し、算出された習熟度と算出に用いた正誤データとから、当該習熟度に関する信頼度を算出する処理を行う。
The proficiency level /
信頼性判定部2614は、算出された信頼度とあらかじめ設定されたしきい値とを対比する処理を行う。算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値以上の場合、信頼性判定部2614は、パラメータ記憶部32に記憶されたデータを更新させるため、算出された習熟度を信頼度とともに出力する。算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値に満たない場合、信頼性判定部2614は、習熟度を出力しない。またこのとき、信頼性判定部2614は、リファレンスデータ選定部2612に対してリファレンスデータの選定基準を変更するよう指示することができる。
The
(3)難易度更新制御部の構成
図3は、以上のように構成された学習支援装置1が備える難易度更新制御部262のより詳細な機能構成を示す。難易度更新制御部262は、難易度更新トリガに応じて難易度を算出し、算出された難易度を出力する処理を行うもので、データ抽出部2621、リファレンスデータ選定部2622、難易度・信頼度算出部2623、信頼性判定部2624を備える。
(3) Configuration of Difficulty Update Control Unit FIG. 3 shows a more detailed functional configuration of the difficulty
データ抽出部2621は、難易度更新トリガに追加情報として含まれる、更新対象を指定する項目識別情報(項目ID)に基づいて、正誤データ記憶部31から当該項目IDをもつ正誤データを抽出する処理を行う。
The
リファレンスデータ選定部2622は、抽出した正誤データから、難易度の算出に用いるべきリファレンスデータを選定する処理を行う。リファレンスデータの選定には、パラメータ記憶部32に記憶された習熟度およびその信頼度を用いる。選定の結果、すべてのデータを用いる場合も考えられる。
The reference
難易度・信頼度算出部2623は、リファレンスデータ選定部2622により選定されたリファレンスデータを用いて対象項目の難易度を算出し、算出された難易度と算出に用いた正誤データとから、当該難易度に関する信頼度を算出する処理を行う。
The difficulty /
信頼性判定部2624は、算出された信頼度とあらかじめ設定されたしきい値とを対比する処理を行う。算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値以上の場合、信頼性判定部2624は、パラメータ記憶部32に記憶されたデータを更新させるため、算出された難易度を信頼度とともに出力する。算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値に満たない場合、信頼性判定部2624は、難易度を出力しない。またこのとき、信頼性判定部2624は、リファレンスデータ選定部2622に対してリファレンスデータの選定基準を変更するよう指示することができる。
The
(4)同時更新制御部の構成
図4は、以上のように構成された学習支援装置1が備える同時更新制御部263のより詳細な機能構成を示す。同時更新制御部263は、同時更新トリガに応じて習熟度および難易度を算出し、算出された習熟度および難易度を出力する処理を行うもので、リファレンスデータ選定部2631、習熟度・難易度・信頼度算出部2632、信頼性判定部2633を備える。
(4) Configuration of Simultaneous Update Control Unit FIG. 4 shows a more detailed functional configuration of the simultaneous
リファレンスデータ選定部2631は、正誤データ記憶部31に記憶された全正誤データと、パラメータ記憶部32に記憶された習熟度、難易度、および各々の信頼度とに基づいて、リファレンスデータを選定する処理を行う。
The reference
習熟度・難易度・信頼度算出部2632は、リファレンスデータ選定部2631により選定されたリファレンスデータを用いて、新たな習熟度および難易度ならびに各々の信頼度を算出する。
The proficiency / difficulty /
信頼性判定部2633は、算出された信頼度とあらかじめ設定されたしきい値とを対比する処理を行う。算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値以上の場合、信頼性判定部2633は、パラメータ記憶部32に記憶されたデータを更新させるため、算出された習熟度および難易度を各々の信頼度とともに出力する。
The
II.動作
次に、以上のように構成された学習支援装置1による処理動作について説明する。
II. Operation Next, the processing operation by the
(1)初期パラメータ算出処理
はじめに、学習支援装置1は、初期データを取得し、当該初期データから習熟度および難易度を算出して、難易度尺を固定する処理を行う。初期データは、ユーザのサービス利用に応じて学習システム等を介して取得され、複数の問題に対する複数のユーザの解答の正誤を表す正誤データを含む。図5は、このような初期データからの習熟度および難易度算出の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
(1) Initial parameter calculation process First, the
学習支援装置1は、制御ユニット20の制御の下、データの入力の有無を監視している。この状態で、例えば学習システムを介して正誤データが収集され、収集された正誤データが学習支援装置1に送信されると、学習支援装置1は、このデータの受信を検知して以下の処理を開始する。
The
まず、学習支援装置1は、ステップS101において、正誤データ取得部21の制御の下、入出力インタフェースユニット10を介して正誤データを取得し、正誤データ記憶部31に蓄積する。
First, in step S101, the
図10は、正誤データ記憶部31に蓄積される正誤データテーブルの一例を示す。図10の例では、正誤データテーブルは、データレコードを識別する正誤データID、ユーザを識別するユーザID、問題を識別する項目ID、正答/誤答を表す正誤情報(1は正答、0は誤答を表す)、および日時情報の列を含む。
FIG. 10 shows an example of a correct / incorrect data table stored in the correct / incorrect
学習支援装置1は、初期正誤データを取得し、蓄積した後、例えばユーザやシステム管理者等からのパラメータ算出指示の入力を受け付けて、後続のパラメータ算出処理を行う。
After acquiring and accumulating initial correctness data, the
ステップS102において、学習支援装置1は、パラメータ算出部22の制御の下、正誤データ記憶部31から蓄積された正誤データを読み出し、バッチ処理で習熟度および難易度を算出する。習熟度および難易度の算出には、周辺最尤推定法や、ベイズ推定法を用いた項目反応理論、またはその他の方法を用いることができる。
In step S102, the
ステップS103において、学習支援装置1は、パラメータ算出部22の制御の下、算出済みの習熟度および難易度のそれぞれについて信頼度を算出する。信頼度の指標としては、テスト情報量や解答数を使用することができる。習熟度および難易度に対するテスト情報量は、以下の式3、式4を用いて計算可能である。
なお、信頼度の指標として、テスト情報量以外にモンテカルロ法等の指標を利用することもできる。モンテカルロ法の場合、ある項目に該当する正誤データをランダムに取り出す試行をN回繰り返し、それらのサンプルから難易度を算出し、算出された難易度分布の分散の大きさの逆数を信頼度とすることができる。習熟度についても同様に、あるユーザに該当する正誤データをランダムに取り出す試行をN回繰り返し、それらのサンプルから習熟度を算出し、算出された習熟度分布の分散の大きさの逆数を信頼度とすることができる。 In addition to the amount of test information, an index such as the Monte Carlo method can also be used as an index of reliability. In the case of the Monte Carlo method, the trial to randomly extract the correct / incorrect data corresponding to a certain item is repeated N times, the difficulty level is calculated from those samples, and the reciprocal of the variance of the calculated difficulty level distribution is used as the reliability. be able to. Similarly, for the proficiency level, the trial of randomly extracting the correct / incorrect data corresponding to a certain user is repeated N times, the proficiency level is calculated from those samples, and the reciprocal of the variance of the calculated proficiency level distribution is the reciprocal. Can be.
次いで、ステップS104において、学習支援装置1は、パラメータ算出部22の制御の下、ステップS102およびステップS103で算出された習熟度、難易度、および各々の信頼度をパラメータ記憶部32に保存する。
Next, in step S104, the
なお、上記処理を実行する前にあらかじめ難易度が設定されている場合は、その難易度を使用することもできる。この場合、後述する習熟度更新処理と同様の手法を用いて、あらかじめ設定された難易度を用いて習熟度を算出し、算出された各習熟度に対する信頼度を算出して、習熟度、難易度、信頼度をパラメータ記憶部32に保存する。
If the difficulty level is set in advance before executing the above processing, the difficulty level can also be used. In this case, using the same method as the proficiency level update process described later, the proficiency level is calculated using the preset difficulty level, the reliability for each calculated proficiency level is calculated, and the proficiency level and difficulty level are calculated. The degree and reliability are stored in the
図11は、パラメータ記憶部32に記憶される、習熟度およびその信頼度を格納する習熟度テーブルの一例を示す。図11の例では、各ユーザを識別するユーザIDに紐づけて、ユーザごとに算出された習熟度およびその信頼度と、習熟度の算出に用いられた正誤データIDとが格納される。なお、ユーザID「2_2」は、ここでは、ユーザID「2」と同一ユーザのための2つ目のIDを意味する。これについては、以下の(3-1-2)において、長期利用ユーザに対する習熟度更新処理に関してさらに説明する。
FIG. 11 shows an example of a proficiency level table that stores the proficiency level and its reliability stored in the
同様に、図12は、パラメータ記憶部32に記憶される、難易度およびその信頼度を格納する難易度テーブルの一例を示す。図12の例では、各項目を識別する項目IDに紐づけて、項目ごとに算出された難易度およびその信頼度と、難易度の算出に用いられた正誤データIDとが格納される。
Similarly, FIG. 12 shows an example of a difficulty level table that stores the difficulty level and the reliability thereof stored in the
(2)更新トリガの生成・出力処理
次に、学習支援装置1がパラメータの更新の要否を判定し、更新トリガを出力する処理について説明する。
(2) Generation / Output Process of Update Trigger Next, a process in which the
学習支援装置1は、更新トリガ判定部24の制御の下、例えば一定時間ごとに、正誤データ記憶部31とパラメータ記憶部32のデータを参照し、パラメータの更新の必要があるか否かを判定して、判定結果をトリガテーブル記憶部33内のトリガテーブルに書き込む。
Under the control of the update
図13は、トリガテーブル記憶部33に格納される、更新トリガを定義する更新トリガテーブルの一例を示す。更新トリガには、習熟度更新トリガ、難易度更新トリガ、同時更新トリガの3種類が含まれる。更新トリガ判定部24は、パラメータの更新が必要と判定した場合、更新トリガテーブルのON/OFF列に1を入力し、必要に応じて追加情報を記載する。更新が不要である場合、ON/OFF列に0を入力し、追加情報を削除する。
FIG. 13 shows an example of an update trigger table that defines an update trigger stored in the trigger
また学習支援装置1は、トリガ出力制御部25の制御の下、トリガテーブル記憶部33に格納された更新トリガテーブルを監視する。更新トリガテーブルにおいて習熟度更新トリガがONになった場合、トリガ出力制御部25は、習熟度更新トリガを生成し、その習熟度更新トリガとともに習熟度更新を行うべきユーザIDを更新制御部26に通知する。難易度更新トリガがONになった場合、トリガ出力制御部25は、難易度更新トリガを生成し、その難易度更新トリガとともに難易度更新を行うべき項目IDを更新制御部26に通知する。同時更新トリガがONの場合、トリガ出力制御部25は、同時更新トリガを生成し、更新制御部26へ通知する。なお、同時更新トリガは、習熟度および難易度の同じタイミングでの更新処理を要求するものではなく、一定時間内での習熟度および難易度の両方の更新を指示するトリガを言う。
Further, the
以下で、更新トリガ判定部24におけるパラメータ更新の要否の判定について、3種類の更新トリガの各々に関してさらに説明する。
Hereinafter, the determination of the necessity of parameter update in the update
(2-1)習熟度更新トリガ
更新トリガ判定部24における習熟度パラメータの更新の要否の判定方法には、多数の実施例が考えられる。そのうちのいくつかを以下で説明する。
(2-1) Proficiency update trigger A large number of examples can be considered as a method for determining the necessity of updating the proficiency parameter in the update
(2-1-1)新規ユーザが生じた場合
更新トリガ判定部24は、新規ユーザが生じたと判定されたときに、当該新規ユーザについて習熟度の更新が必要と判定する。
(2-1-1) When a new user is generated When it is determined that a new user has been generated, the update
例えば、更新トリガ判定部24は、正誤データ記憶部31において、パラメータ記憶部32の習熟度テーブルに保存されていないユーザIDのデータがN1個以上存在するか否かを判定する。N1個以上存在すると判定された場合、更新トリガ判定部24は、新規ユーザについて習熟度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの習熟度更新トリガのON/OFF列に1を、追加情報列にユーザIDを記載する。なおN1は1以上の任意の整数である。
For example, the update
(2-1-2)既存のユーザのデータが増加した場合
更新トリガ判定部24は、既存のユーザのデータが増加したと判定されたときに、当該ユーザについて習熟度の更新が必要と判定する。
(2-1-2) When the data of an existing user increases When the update
例えば、更新トリガ判定部24は、正誤データ記憶部31において、パラメータ記憶部32の習熟度テーブルに保存されているユーザIDで、パラメータ記憶部32の習熟度テーブルの算出に用いられた正誤データID列に記載されていない正誤データがN2個以上存在するか否かを判定する。N2個以上存在すると判定された場合、更新トリガ判定部24は、既存ユーザのデータが増加したので当該ユーザについて習熟度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの習熟度更新トリガのON/OFF列に1を、追加情報列にユーザIDを記載する。なおN2は1以上の任意の整数であり、N1と同様であることが望ましいが異なっていてもよい。
For example, the update
(2-1-3)更新トリガ入力を受け付けた場合
更新トリガ判定部24は、更新を指示する入力を受け付けたことに応じて、習熟度の更新が必要と判定する。
(2-1-3) When an update trigger input is accepted The update
例えば、あらかじめ設定されたスケジュールに従って生成された、またはユーザが自分の習熟度を再計算したい場合などに図示しない入力部を介して入力された、内外からの習熟度更新指示を受け付けたときに、更新トリガ判定部24は、当該ユーザについて習熟度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの習熟度更新トリガのON/OFF列に1を、追加情報列にユーザIDを記載する。
For example, when an internal / external proficiency update instruction is received, which is generated according to a preset schedule or input via an input unit (not shown) when the user wants to recalculate his / her proficiency level. The update
(2-1-4)信頼度が低い場合
更新トリガ判定部24は、保存されたデータの信頼度が低いと判定されたときに、該当ユーザについて習熟度の更新が必要と判定する。
(2-1-4) When the reliability is low The update
例えば、更新トリガ判定部24は、パラメータ記憶部32に保存される習熟度テーブルに格納された習熟度の信頼度があらかじめ設定されたしきい値T1よりも低く、かつ、正誤データ記憶部31に格納された正誤データテーブル中に、習熟度テーブルにおいて習熟度の算出に用いられた正誤データIDとして記載されていない正誤データが存在する場合、習熟度の更新を要すると判定する。更新トリガ判定部24は、更新トリガテーブルの習熟度更新トリガのON/OFF列に1を、追加情報列に該当ユーザのユーザIDを記載する。
For example, in the update
(2-2)難易度更新トリガ
更新トリガ判定部24における難易度パラメータの更新の要否の判定方法には、多数の実施例が考えられる。そのうちのいくつかを以下で説明する。
(2-2) Difficulty level update trigger A large number of examples can be considered as a method for determining the necessity of updating the difficulty level parameter in the update
(2-2-1)新規の項目が生じた場合
更新トリガ判定部24は、新規の項目が生じたと判定されたときに、当該項目について難易度の更新が必要と判定する。
(2-2-1) When a new item occurs When it is determined that a new item has occurred, the update
例えば、更新トリガ判定部24は、正誤データ記憶部31において、パラメータ記憶部32の難易度テーブルに保存されていない項目IDのデータがN3個以上存在するか否かを判定する。N3個以上存在すると判定された場合、更新トリガ判定部24は、新規の項目について難易度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの難易度更新トリガのON/OFF列に1を、追加情報列に項目IDを記載する。なおN3は1以上の任意の整数である。
For example, the update
(2-2-2)既存項目のデータが増加した場合
更新トリガ判定部24は、既存の項目のデータが増加したと判定されたときに、当該項目について難易度の更新が必要と判定する。
(2-2-2) When the data of an existing item increases When the update
例えば、更新トリガ判定部24は、正誤データ記憶部31において、パラメータ記憶部32の難易度テーブルに保存されている項目IDで、パラメータ記憶部32の難易度テーブルの算出に用いられた正誤データID列に記載されていない正誤データがN4個以上存在するか否かを判定する。N4個以上存在すると判定された場合、更新トリガ判定部24は、既存の項目のデータが増加したので当該項目について難易度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの難易度更新トリガのON/OFF列に1を、追加情報列に項目IDを記載する。なおN4は1以上の任意の整数であり、N3と同様であることが望ましいが異なっていてもよい。
For example, the update
(2-2-3)更新トリガ入力を受け付けた場合
更新トリガ判定部24は、更新を指示する入力を受け付けたことに応じて、難易度の更新が必要と判定する。
(2-2-3) When an update trigger input is accepted The update
例えば、あらかじめ設定されたスケジュールに従って生成された、またはシステム管理者が特定の項目の難易度を再計算したい場合などに図示しない入力部を介して入力された、内外からの難易度更新指示を受け付けたときに、更新トリガ判定部24は、当該項目について難易度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの難易度更新トリガのON/OFF列に1を、追加情報列に項目IDを記載する。
For example, it accepts difficulty update instructions from inside and outside that are generated according to a preset schedule or entered via an input unit (not shown) when the system administrator wants to recalculate the difficulty level of a specific item. At that time, the update
(2-2-4)信頼度が低い場合
更新トリガ判定部24は、保存されたデータの信頼度が低いと判定されたときに、該当項目について難易度の更新が必要と判定する。
(2-2-4) When the reliability is low When the update
例えば、更新トリガ判定部24は、パラメータ記憶部32に保存される難易度テーブルに格納された難易度の信頼度があらかじめ設定されたしきい値T2よりも低く、かつ、正誤データ記憶部31に格納された正誤データテーブル中に、難易度テーブルにおいて難易度の算出に用いられた正誤データIDとして記載されていない正誤データが存在する場合、難易度の更新を要すると判定する。更新トリガ判定部24は、更新トリガテーブルの難易度更新トリガのON/OFF列に1を、追加情報列に項目IDを記載する。
For example, in the update
(2-3)同時更新トリガ
更新トリガ判定部24における習熟度および難易度の更新の要否の判定方法には、多数の実施例が考えられる。そのうちのいくつかを以下で説明する。
(2-3) Simultaneous update trigger A large number of examples can be considered as a method for determining the necessity of updating the proficiency level and the difficulty level in the update
(2-3-1)正誤データの件数が増加した場合
更新トリガ判定部24は、取得された正誤データの累積数が一定値を超えるたびに、習熟度および難易度の更新が必要と判定する。
(2-3-1) When the number of correct / incorrect data increases The update
例えば、更新トリガ判定部24は、正誤データ記憶部31に保存される正誤データがMの倍数に達したと判定されたときに、習熟度および難易度の更新を要すると判定し、同時更新トリガについてON/OFF列に1を記載する。なお、Mは任意の整数であり、10,000、や100,000といった大きな単位であることが望ましい。
For example, the update
(2-3-2)更新トリガ入力を受け付けた場合
更新トリガ判定部24は、更新を指示する入力を受け付けたことに応じて、習熟度および難易度の更新が必要と判定する。
(2-3-2) When an update trigger input is accepted The update
例えば、更新トリガ判定部24は、システム管理者が難易度尺を更新したい場合や、年または月ごとのスケジュールに応じて更新を行う場合など、内外からの同時更新の指示を受け付けたときに、更新トリガ判定部24は、更新トリガテーブルの同時更新トリガについて、ON/OFF列に1を記載する。
For example, when the system administrator wants to update the difficulty level, or when the update
(2-3-3)信頼度の低い項目/ユーザが増えた場合
更新トリガ判定部24は、信頼度の低いデータが増えたと判定されたときに、習熟度および難易度の更新が必要と判定する。
(2-3-3) When the number of low-reliability items / users increases The update
例えば、更新トリガ判定部24は、パラメータ記憶部32に保存される難易度テーブルに格納された難易度の信頼度の平均値、または習熟度テーブルに格納された習熟度の信頼度の平均値が、所定のしきい値L1を下回った場合や、所定のしきい値L2を下回るデータの全体に対する割合が上昇した場合に、習熟度および難易度の更新を要すると判定して、難易度習熟度トリガについて、ON/OFF列に1を記載する。
For example, in the update
(2-3-4)推定される正答確率と正誤データが一致しない場合
更新トリガ判定部24は、算出されたパラメータに基づいて得られる正答確率と、実際の正誤データから得られる正答確率との乖離が大きいと判定されたときに、習熟度および難易度の更新が必要と判定する。
(2-3-4) When the estimated correct answer probability and the correct / incorrect data do not match The update
例えば、更新トリガ判定部24は、パラメータ記憶部32に保存された各ユーザの習熟度および各項目の難易度を式1に代入することによって、ユーザjが項目iに正答した確率を得ることができる。この確率が0.5以上の場合に正答、0.5未満の場合に誤答と推定したとき、正誤データ記憶部31に保存される正誤データとの一致率があらかじめ設定されたしきい値Rを下回った場合、更新トリガ判定部24は、習熟度および難易度の更新を要すると判定し、難易度習熟度トリガについて、ON/OFF列に1を記載する。なおしきい値Rは、例えば0.7といったような、1未満の小数である。
For example, the update
(3)パラメータの更新処理
次いで、トリガ出力制御部25から更新トリガを受け取った更新制御部26の各部の処理について想定される例をいくつか挙げて説明する。
(3) Parameter update processing Next, some possible examples of processing of each unit of the
(3-1)習熟度の更新
(3-1-1)新規ユーザ、または新規の正誤データが存在する既存のユーザに対する習熟度更新
図6は、習熟度更新制御部261が実行する、新規ユーザ、または新規の正誤データが存在する既存のユーザに対する習熟度更新の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
(3-1) Update of proficiency level (3-1-1) Update of proficiency level for a new user or an existing user who has new correct / incorrect data FIG. 6 shows a new user executed by the proficiency level
まず、ステップS201において、習熟度更新制御部261は、トリガ出力制御部25から出力された習熟度更新トリガを受け取り、以下の処理を開始する。
First, in step S201, the proficiency level
ステップS202において、習熟度更新制御部261は、データ抽出部2611の制御の下、習熟度更新トリガとともに通知されたユーザIDに紐づけられた正誤データを正誤データ記憶部31より抽出する。
In step S202, the proficiency level
ステップS203において、習熟度更新制御部261は、リファレンスデータ選定部2612の制御の下、ステップS202で抽出された正誤データから、習熟度更新に用いるリファレンスデータを選定する。選定にあたって、リファレンスデータ選定部2612は、パラメータ記憶部32に保存された、項目別の難易度パラメータから、あらかじめ設定されたしきい値T3を基準としてそれより高い信頼度を持つ項目を選定する。
In step S203, the proficiency level
ステップS204において、習熟度更新制御部261は、習熟度・信頼度算出部2613の制御の下、上記ステップS203で選定された項目を利用し、習熟度の算出を行う。習熟度の算出には、リファレンスデータの難易度を式2に代入し、最尤推定法やその他の方法を用いることができる。
In step S204, the proficiency level
ステップS205において、習熟度更新制御部261は、習熟度・信頼度算出部2613の制御の下、ステップS204で算出された習熟度について信頼度を算出する。信頼度の指標として、上述したテスト情報量やモンテカルロ法を用いた信頼度を用いることができる。
In step S205, the proficiency level
続いてステップS206において、習熟度更新制御部261は、信頼性判定部2614の制御の下、ステップS205で算出された信頼度をもとに、ステップS204で算出された習熟度の信頼性の高さを判定する。ここで、算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値K1以上の場合、ステップS207に進む。
Subsequently, in step S206, the proficiency level
ステップS207において、習熟度更新制御部261は、算出された習熟度および信頼度をパラメータ記憶部32へ出力し、記憶させる。
In step S207, the proficiency level
一方、ステップS206において、算出された信頼度がしきい値K1に満たない場合には、ステップS208に移行する。このとき、信頼性判定部2614からリファレンスデータ選定部2612に対し、リファレンスデータの選定に用いたしきい値T3の変更と、リファレンスデータの再選定の指示を出力する。
On the other hand, if the calculated reliability in step S206 is less than the threshold value K1, the process proceeds to step S208. At this time, the
ステップS208において、習熟度更新制御部261は、リファレンスデータ選定部2612の制御の下、リファレンスデータを増やすため、リファレンスデータの選定に使用したしきい値T3をT31に下げる処理を行う(T3>T31 )。
In step S208, the proficiency level
続いて、ステップS203に戻り、習熟度更新制御部261は、リファレンスデータ選定部2612の制御の下、変更後のしきい値T31を用いて、リファレンスデータの再選定を行う。
Subsequently, returning to step S203, the proficiency level
次いで、習熟度更新制御部261は、再選定されたリファレンスデータを用いて、ステップS204~S206を再度実施し、算出された新たな習熟度について信頼度の判定を行う。ステップS206において、新たに算出された信頼度がしきい値K1以上になるまで、しきい値T3xの変更とパラメータの算出を繰り返す。ステップS206において、信頼度が依然としてK1に満たず、リファレンスデータの選定に使用されたしきい値T3xがその最小値としてあらかじめ設定されたT3minになったとき、習熟度更新制御部261は、習熟度の更新を行わず、処理を終了することができる。
Next, the proficiency level
(3-1-2)長期利用ユーザに対する習熟度更新
既存のユーザ、特に長期利用ユーザについて新しい正誤データが得られた場合にも、上記(3-1-1)と同様の処理を行うことができる。しかし、ユーザがサービスを長期間利用している、または期間は長くなくとも急速に上達が見られた場合、単一の習熟度でユーザの性質を表現することは難しく、モデルと実際のデータの適合具合が低くなることが予想される。このようなモデルとデータの不一致を避けるために、同一ユーザのデータを分割し、異なる習熟度を持つ複数のユーザと見なすことができる。
(3-1-2) Update of proficiency level for long-term users Even when new correct / incorrect data is obtained for existing users, especially long-term users, the same processing as in (3-1-1) above can be performed. can. However, if the user has been using the service for a long period of time, or if there is a rapid improvement, even if the period is not long, it is difficult to express the user's nature with a single proficiency level, and the model and actual data It is expected that the fit will be low. In order to avoid such a discrepancy between the model and the data, the data of the same user can be divided and regarded as a plurality of users having different proficiency levels.
図7は、習熟度更新制御部261が実行する、習熟度に大きな変化が認められるユーザに対する習熟度更新の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。この処理は、例えば、特定のユーザIDを備える正誤データが一定の時間期間を超えて蓄積されたときに自動的に実施されるようにしてもよいし、ユーザまたはオペレータからの指示の入力に応じて実施されるようにしてもよい。
FIG. 7 is a flowchart which is executed by the proficiency level
まず、ステップS301において、習熟度更新制御部261は、トリガ出力制御部25から出力された習熟度更新トリガを受け取り、以下の処理を開始する。
First, in step S301, the proficiency level
ステップS302において、習熟度更新制御部261は、データ抽出部2611の制御の下、習熟度更新トリガとともに通知されたユーザIDに紐づけられた正誤データを正誤データ記憶部31より抽出する。このとき、データ抽出部2611は、パラメータ記憶部32に保存される習熟度テーブルの算出に用いられたデータIDを参照し、現在保存されている習熟度の算出に用いられていない正誤データのみを取得することができる。
In step S302, the proficiency level
ステップS303において、習熟度更新制御部261は、リファレンスデータ選定部2612の制御の下、ステップS302で抽出された正誤データから、習熟度更新に用いるリファレンスデータを選定する。選定にあたって、リファレンスデータ選定部2612は、パラメータ記憶部32に保存された、項目別の難易度パラメータから、あらかじめ設定されたしきい値T4を基準としてそれより高い信頼度を持つ項目を選定する。なお、T4は、T3と同じであることが望ましいが、異なる値でもよい。
In step S303, the proficiency level
ステップS304において、習熟度更新制御部261は、習熟度・信頼度算出部2613の制御の下、上記ステップS303で選定された項目を利用し、習熟度の算出を行う。習熟度の算出には、上記(3-1-1)と同様の方法を用いることができる。
In step S304, the proficiency level
ステップS305において、習熟度更新制御部261は、習熟度・信頼度算出部2613の制御の下、ステップS304で算出された習熟度について信頼度を算出する。信頼度の算出にも、上記(3-1-1)と同様の方法を用いることができる。
In step S305, the proficiency level
ステップS306において、習熟度更新制御部261は、信頼性判定部2614の制御の下、ステップS305で算出された信頼度をもとに、ステップS304で算出された習熟度の信頼性の高さを判定する。ここで、算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値K2以上の場合、ステップS307に進む。
In step S306, the proficiency level
ステップS307において、習熟度更新制御部261は、パラメータ記憶部32を参照し、前回までに算出された習熟度とステップS304で新たに算出された習熟度との差を算出する。
In step S307, the proficiency level
ステップS308において、習熟度更新制御部261は、前回との習熟度の差があらかじめ設定されたしきい値Q以上であれば、習熟度の変化が大きいと判定してステップS309に進む。
In step S308, the proficiency level
ステップS309において、習熟度更新制御部261は、ステップS304で算出された習熟度について、実際は同じユーザのデータではあるが、習熟度の異なる別のユーザとして、新たなユーザIDを付与してパラメータ記憶部32へ保存する。またこのとき、習熟度更新制御部261は、ステップS302で用いた正誤データを正誤データ記憶部31から削除し、新たなユーザIDを付け直して保存する。例えば、図11に示したように、新たなユーザID「2_2」を付与することによって、本来のユーザID「2」から区別することができる。なお、K2はK1と同じ値が望ましいが、異なる値を用いることも可能である。
In step S309, the proficiency level
一方、ステップS308において、前回との習熟度の差があらかじめ設定されたしきい値Qに満たないときには、ステップS311に進む。 On the other hand, in step S308, when the difference in proficiency level from the previous time does not reach the preset threshold value Q, the process proceeds to step S311.
ステップS311において、習熟度更新制御部261は、正誤データ記憶部31に保存された該当ユーザの全てのデータを用いて再度習熟度を算出する。
In step S311, the proficiency level
次いで、ステップS312において、習熟度更新制御部261は、再度算出された習熟度を既存ユーザの新たな習熟度として更新し、パラメータ記憶部32へ保存する。
Next, in step S312, the proficiency level
また一方、ステップS305において、算出された信頼度がしきい値K2に満たない場合、ステップS310に移行する。このとき、信頼性判定部2614からリファレンスデータ選定部2612に対し、リファレンスデータの選定に用いたしきい値T4の変更と、リファレンスデータの再選定の指示を出力する。
On the other hand, if the calculated reliability in step S305 does not reach the threshold value K2, the process proceeds to step S310. At this time, the
ステップS310において、習熟度更新制御部261は、リファレンスデータ選定部2612の制御の下、リファレンスデータを増やすため、リファレンスデータの選定に使用したしきい値T4をT41に下げる処理を行う(T4>T41 )。
In step S310, the proficiency level
続いて、ステップS303に戻り、習熟度更新制御部261は、リファレンスデータ選定部2612の制御の下、変更後のしきい値T41を用いて、リファレンスデータの再選定を行う。
Subsequently, returning to step S303, the proficiency level
次いで、習熟度更新制御部261は、再選定されたリファレンスデータを用いて、ステップS304~S306を再度実施し、算出された新たな習熟度について信頼度の判定を行う。ステップS306において、新たに算出された信頼度がしきい値K2以上になるまで、しきい値T4xの変更とパラメータの算出を繰り返す。ステップS306において、信頼度が依然としてK2に満たず、リファレンスデータの選定に使用されたしきい値T4xがその最小値としてあらかじめ設定されたT4minになったとき、習熟度更新制御部261は、習熟度の更新を行わず、処理を終了することができる。
Next, the proficiency level
(3-1-3)長期利用ユーザに対する定期的な習熟度更新
他の実施例として、特定の期間L(たとえば、1週間、1か月、3か月など)ごとに正誤データを分割し、ユーザIDをあらたに割り振り、期間Lごとの習熟度を算出するという手法を用いることも可能である。
(3-1-3) Periodic proficiency update for long-term users As another example, correct / incorrect data is divided for each specific period L (for example, 1 week, 1 month, 3 months, etc.). It is also possible to use a method of newly allocating a user ID and calculating the proficiency level for each period L.
(3-2)難易度の更新
(3-2-1)新規項目、または新規の正誤データが存在する既存の項目に対する難易度更新
図8は、難易度更新制御部262が実行する、すでに難易度の求められている項目の難易度尺と同様の尺度で、新規項目、または新規の正誤データが存在する項目に対する難易度を算出して更新する処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
(3-2) Difficulty update (3-2-1) Difficulty update for new items or existing items with new correct / incorrect data Figure 8 shows the difficulty level
まず、ステップS401において、難易度更新制御部262は、トリガ出力制御部25から出力された難易度更新トリガを受け取り、以下の処理を開始する。
First, in step S401, the difficulty level
ステップS402において、難易度更新制御部262は、データ抽出部2621の制御の下、難易度更新トリガとともに通知された項目IDに紐づけられた正誤データを正誤データ記憶部31より抽出する。
In step S402, the difficulty level
ステップS403において、難易度更新制御部262は、リファレンスデータ選定部2622の制御の下、ステップS402で抽出された正誤データから、難易度更新に用いるリファレンスデータを選定する。選定にあたって、リファレンスデータ選定部2622は、新規項目に対するデータのあるユーザのうち、パラメータ記憶部32に保存されるユーザの習熟度の信頼度があらかじめ設定されたしきい値T5を超える場合に、リファレンスデータとする。
In step S403, the difficulty level
ステップS404において、難易度更新制御部262は、難易度・信頼度算出部2623の制御の下、上記ステップS403で選定されたデータをもとに、該当の項目の難易度を算出する。このステップでは、例えば、リファレンスデータの習熟度を式2に代入し、難易度を最尤推定等の手法で求めることが可能である。
In step S404, the difficulty level
ステップS405において、難易度更新制御部262は、難易度・信頼度算出部2623の制御の下、ステップS404で算出された難易度について、テスト情報量などの手法を用いて、信頼度を算出する。
In step S405, the difficulty level
続いてステップS406において、難易度更新制御部262は、信頼性判定部2624の制御の下、ステップS405で算出された信頼度をあらかじめ設定されたしきい値K3と比較し、信頼度がK3以上であれば、ステップS407に進む。
Subsequently, in step S406, the difficulty level
ステップS407において、難易度更新制御部262は、算出された難易度および信頼度をパラメータ記憶部32へ出力し、記憶させる。
In step S407, the difficulty level
一方、ステップS406において、算出された信頼度がしきい値K3に満たない場合には、ステップS408に移行する。このとき、信頼性判定部2624からリファレンスデータ選定部2622に対し、リファレンスデータの選定に用いたしきい値T5の変更と、リファレンスデータの再選定の指示を出力する。
On the other hand, if the calculated reliability in step S406 does not reach the threshold value K3, the process proceeds to step S408. At this time, the
ステップS408において、難易度更新制御部262は、リファレンスデータ選定部2622の制御の下、リファレンスデータを増やすため、リファレンスデータの選定に使用したしきい値T5をT51に下げる処理を行う(T5>T51 )。
In step S408, the difficulty level
続いて、ステップS403に戻り、難易度更新制御部262は、リファレンスデータ選定部2622の制御の下、変更後のしきい値T51を用いて、リファレンスデータの再選定を行う。
Subsequently, returning to step S403, the difficulty level
次いで、難易度更新制御部262は、再選定されたリファレンスデータを用いて、ステップS404~S406を再度実施し、算出された新たな習熟度について信頼度の判定を行う。ステップS406において、新たに算出された信頼度がしきい値K3以上になるまで、しきい値T5xの変更とパラメータの算出を繰り返す。ステップS406において、信頼度が依然としてK3に満たず、リファレンスデータの選定に使用されたしきい値T5xがその最小値としてあらかじめ設定されたT5minになったとき、難易度更新制御部262は、難易度の更新を行わず、処理を終了することができる。
Next, the difficulty level
(3-3)習熟度および難易度の同時更新
従来の手法は、初期の少ないデータから難易度を算出し、その難易度尺を固定して使い続けるため、データが大量に蓄積された場合、特にユーザの母集団が変わった場合に、データ全体に対するモデルの当てはまりが悪くなることがある。新規のデータに対して項目反応理論を用いて習熟度と難易度を新たに推定し直すだけでは、それまでの難易度尺との差が大きく、以前のパラメータと比べたときにユーザが違和感を覚えることが想定される。
(3-3) Simultaneous update of proficiency level and difficulty level The conventional method calculates the difficulty level from a small amount of data at the beginning, and keeps using the difficulty level fixedly. Therefore, when a large amount of data is accumulated, The model's fit to the entire data can be poor, especially if the user population changes. Simply re-estimating the proficiency level and difficulty level for new data using item response theory has a large difference from the previous difficulty level scale, and the user feels uncomfortable when compared with the previous parameters. It is supposed to be remembered.
そこで、一実施形態に係る学習支援装置1は、同時更新制御部263において、ユーザの違和感を軽減しながら難易度尺を更新する処理を行う。
Therefore, the
同時更新制御部263は、トリガ出力制御部25より出力された同時更新トリガを受け取ると、習熟度および難易度の更新制御処理を開始する。このとき、同時更新制御部263は、正誤データ記憶部31およびパラメータ記憶部32のデータを参照しながら新たな習熟度および難易度を算出し、算出結果をパラメータ記憶部32へ保存する。なお、上述のように、同時更新とは、必ずしも同じタイミングで習熟度および難易度を更新する処理に限定されるものではなく、一定時間内で習熟度および難易度を更新する処理を包含する。
Upon receiving the simultaneous update trigger output from the trigger
同時更新制御部263で行われる具体的な処理には、多数の実施例が考えられる。そのうちのいくつかを以下で説明する。
A large number of examples can be considered for the specific processing performed by the simultaneous
(3-3-1)更新率αを用いた更新
図9は、同時更新制御部263が実行する、難易度および習熟度を同時更新する処理フローの一例を示す。
(3-3-1) Update Using Update Rate α FIG. 9 shows an example of a processing flow for simultaneously updating the difficulty level and the proficiency level, which is executed by the simultaneous
まず、ステップS501において、同時更新制御部263は、トリガ出力制御部25から出力された同時更新トリガを受け取り、以下の処理を開始する。
First, in step S501, the simultaneous
ステップS502において、同時更新制御部263は、リファレンスデータ選定部2631の制御の下、リファレンスデータを選定する。選定においては、パラメータ記憶部32を参照し、信頼度がしきい値T6以上である難易度と、信頼度がしきい値T7以上である習熟度のみを選択し、それらに対応する項目およびユーザに関する正誤データを、正誤データ記憶部31より抽出する。T6は、上記(3-1-1)で用いたT3と同じであることが望ましいが、異なる値でもよい。また、T7は、上記(3-2-1)で用いたT5と同じであることが望ましいが、異なる値でもよい。
In step S502, the simultaneous
次いで、ステップS503において、同時更新制御部263は、習熟度・難易度・信頼度算出部2632の制御の下、選定されたリファレンスデータを用いて習熟度および難易度ならびに各々の信頼度を算出する。パラメータの算出方法としては多数の方法が想定され、例えば、リファレンスユーザに対する全ての正誤データを用いて、周辺最尤推定法等を用いる手法や、リファレンスデータの難易度を式2に代入して最尤推定法等を用いて習熟度を算出し、得られた習熟度を式2に代入して最尤推定法等を用いて難易度を算出することを繰り返し、収束するまで実行する方法などが可能である。
Next, in step S503, the simultaneous
ステップS504において、同時更新制御部263は、このように算出された新たな習熟度と難易度を、各々の信頼度があらかじめ設定されたしきい値以上であることを信頼性判定部2633において判定したのち、パラメータ記憶部32へと保存する。
In step S504, the simultaneous
ここで、以上のように算出された新たな習熟度と難易度を
リファレンスユーザではないユーザに対しては、上記(3-1-1)で説明した新規ユーザデータに対する習熟度算出と同じ手法を用いて習熟度を得ることができる。 For users who are not reference users, the proficiency level can be obtained by using the same method as the proficiency level calculation for new user data described in (3-1-1) above.
また、過去の難易度尺と齟齬があってもサービス形態上問題がない場合には、α=1と設定することで、新しく算出されたパラメータのみを用いることができる。 Further, if there is no problem in the service form even if there is a discrepancy with the difficulty level in the past, by setting α = 1, only the newly calculated parameter can be used.
(3-3-2)時系列データとしての更新
難易度および習熟度を同時更新する第2の例として、例えば定期的に難易度・習熟度の算出を実施した場合など、各パラメータを時系列データとして取り扱うことが可能である。このとき、難易度尺の変化にユーザが違和感を覚えないようにするために、難易度尺を移動平均等の手法を利用し、なだらかに変化させることができる。
(3-3-2) Update as time-series data As a second example of simultaneously updating the difficulty level and proficiency level, for example, when the difficulty level and proficiency level are calculated periodically, each parameter is time-series. It can be handled as data. At this time, in order to prevent the user from feeling uncomfortable with the change in the difficulty level, the difficulty level can be changed gently by using a method such as a moving average.
時点tにおいて蓄積されたデータから算出される習熟度および難易度それぞれを
III.効果
以上詳述したように、一実施形態に係る学習支援装置1では、正誤データ取得部21によって正誤データが取得され、正誤データ記憶部31に記憶される。そして、パラメータ算出部22によって、正誤データに基づいて種々のパラメータが算出され、パラメータ記憶部32に記憶される。記憶されたパラメータは、随時、例えば外部アプリケーションからの要求に応じて、ユーザやシステム管理者等に提示するため、パラメータ出力制御部によって読み出され、出力される。
III. Effect As described in detail above, in the
ここで、更新トリガ判定部24およびトリガ出力制御部25が、正誤データ記憶部31およびパラメータ記憶部32に記憶されたデータを監視し、または内外からの更新指示を受け付けることによって、パラメータの更新の要否を判定し、必要な更新トリガを生成して更新制御部26に通知する。更新トリガを受け取った更新制御部26は、指示されたパラメータの更新制御処理を行う。その際、更新制御部26は、正誤データ記憶部31およびパラメータ記憶部32に記憶されたデータのうち、信頼性の高いデータだけを抽出して参照データとして用いて、パラメータの再算出を行うようにしている。またさらに、再算出されたパラメータの信頼度が一定の値よりも高い場合にだけ、パラメータ記憶部32に記憶されたデータの更新を行うようにしている。
Here, the update
以上により、(課題1)として述べた、難易度の信頼性のばらつきに起因する習熟度信頼性の低下の問題が解消される。すなわち、解かれている回数が少ない項目や、たくさん解かれていても正答ばかりもしくは正答率が低すぎる場合にも、信頼性の低い難易度に対応するデータは排除し、信頼性の高い難易度パラメータに基づいて新たな習熟度が算出されるので、新たに算出される習熟度の信頼性を保つことができる。また、新たに算出された習熟度の信頼性が高いものだけを更新に用いるようにしているので、パラメータ記憶部32に記憶されたパラメータの信頼性を維持することができる。
As described above, the problem of deterioration in proficiency level reliability due to variation in reliability level of difficulty described as (Problem 1) is solved. That is, even if an item is solved less frequently, or even if it is solved a lot but only correct answers or the correct answer rate is too low, the data corresponding to the unreliable difficulty level is excluded, and the highly reliable difficulty level is excluded. Since the new proficiency level is calculated based on the parameters, the reliability of the newly calculated proficiency level can be maintained. Further, since only the newly calculated proficiency level with high reliability is used for updating, the reliability of the parameters stored in the
また、(課題2)として述べた、習熟度の信頼性のばらつきに起因する難易度信頼性の低下の問題も解消される。すなわち、ユーザの解答数が少ない場合や、正答率が高すぎる、もしくは低すぎる場合にも、信頼性の低い習熟度に対応するデータは排除し、信頼性の高い習熟度パラメータに基づいて新たな難易度が算出されるので、新たに算出される難易度の信頼性を保つことができる。また、新たに算出された難易度の信頼性が高いものだけを更新に用いるようにしているので、パラメータ記憶部32に記憶されたパラメータの信頼性を維持することができる。
In addition, the problem of deterioration in difficulty reliability due to variation in reliability of proficiency level described as (Problem 2) is also solved. That is, even if the number of answers by the user is small, or if the correct answer rate is too high or too low, the data corresponding to the unreliable proficiency level is excluded, and a new one is based on the highly reliable proficiency level parameter. Since the difficulty level is calculated, the reliability of the newly calculated difficulty level can be maintained. Further, since only the newly calculated difficulty level with high reliability is used for the update, the reliability of the parameter stored in the
長期利用ユーザがいる場合や、習熟度が大きく変化したユーザがいる場合には、新たに取得された正誤データだけを用いて新たな習熟度を算出し、以前の習熟度との差に応じて新たな習熟度に新たなユーザIDを割り当てることによって、あるいは定期的にデータを分割して異なるユーザIDを割り当てることによって、習熟度の信頼性の低下の問題を軽減することができる。 If there are long-term users or users whose proficiency level has changed significantly, a new proficiency level is calculated using only the newly acquired correct / incorrect data, and the difference from the previous proficiency level is used. By assigning a new user ID to a new proficiency level, or by periodically dividing the data and assigning different user IDs, the problem of deterioration in the reliability of the proficiency level can be alleviated.
さらに、(課題3)として述べた、初期の難易度尺固定時のデータの少なさに起因する課題についても、累積データ件数が増加したり、信頼度の低下が認められるなどの場合に、必要に応じて、より多くの正誤データに基づく推定値へと更新することによって、解消することができる。 Furthermore, the problem described as (Problem 3) due to the small amount of data at the time of initial fixation of the difficulty scale is also necessary when the cumulative number of data items increases or the reliability decreases. It can be solved by updating to an estimated value based on more correct / incorrect data.
またさらに、新たに算出されたパラメータと以前に算出されたパラメータのそれぞれに更新率αを用いた重みづけをしてから加算するなど、急激なパラメータ変化を緩和することにより、ユーザの違和感を軽減したパラメータ更新を実現することができる。また同様に、時系列データとして扱い、移動平均をとって変化をならすことによって、やはりユーザの違和感を軽減した更新処理を実現することができる。 Furthermore, the user's discomfort is reduced by mitigating sudden parameter changes, such as weighting the newly calculated parameters and the previously calculated parameters using the update rate α and then adding them. It is possible to realize the parameter update. Similarly, by treating it as time-series data and taking a moving average to smooth out the change, it is possible to realize the update process that also reduces the user's discomfort.
[他の実施形態]
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、学習支援装置1は、オンライン学習システムで用いられるものに限定されるものではなく、スタンドアロン学習に用いられることも可能である。また、学習支援装置1が扱うデータとして、項目に対する2値(正答/誤答)の応答からなる正誤データについて説明したが、これだけに限定されるものではない。
[Other embodiments]
The present invention is not limited to the above embodiment. For example, the
学習支援装置1は、単独の装置として実施されてもよいが、学習支援装置1が備える各機能部21~26を、クラウドサーバやエッジサーバ等に分散配置し、これらが互いに連携することにより上記処理を行うようにしてもよい。あるいは、学習支援装置1は、ユーザが所持するユーザ端末等にその拡張機能の1つとして設けられてもよい。
The
その他、正誤データテーブル、習熟度テーブル、難易度テーブル、トリガテーブル等に格納されるデータの形式等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。 In addition, the format of the data stored in the correct / incorrect data table, the proficiency level table, the difficulty level table, the trigger table, and the like can be variously modified and implemented without departing from the gist of the present invention.
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。 In short, the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and at the implementation stage, the components can be modified and embodied within a range that does not deviate from the gist thereof. In addition, various inventions can be formed by an appropriate combination of the plurality of components disclosed in the above-described embodiment. For example, some components may be removed from all the components shown in the embodiments. In addition, components from different embodiments may be combined as appropriate.
1…学習支援装置、10…入出力インタフェースユニット、20…制御ユニット、21…正誤データ取得部、22…パラメータ算出部、23…パラメータ出力制御部、24…更新トリガ判定部、25…トリガ出力制御部、26…習熟度更新制御部、30…記憶ユニット、31…正誤データ記憶部、32…パラメータ記憶部、33…トリガテーブル記憶部、
261…習熟度更新制御部、262…難易度更新制御部、263…同時更新制御部、2611…データ抽出部、2612…リファレンスデータ選定部、2613…習熟度・信頼度算出部、2614…信頼性判定部、2621…データ抽出部、2622…リファレンスデータ選定部、2623…難易度・信頼度算出部、2624…信頼性判定部、2631…リファレンスデータ選定部、2632…習熟度・難易度・信頼度算出部、2633…信頼性判定部。
1 ... Learning support device, 10 ... Input / output interface unit, 20 ... Control unit, 21 ... Correct / wrong data acquisition unit, 22 ... Parameter calculation unit, 23 ... Parameter output control unit, 24 ... Update trigger judgment unit, 25 ... Trigger output control Unit, 26 ... Proficiency update control unit, 30 ... Storage unit, 31 ... Correct / wrong data storage unit, 32 ... Parameter storage unit, 33 ... Trigger table storage unit,
261 ... Proficiency update control unit, 262 ... Difficulty update control unit, 263 ... Simultaneous update control unit, 2611 ... Data extraction unit, 2612 ... Reference data selection unit, 2613 ... Proficiency / reliability calculation unit, 2614 ... Reliability Judgment unit, 2621 ... Data extraction unit, 2622 ... Reference data selection unit, 2623 ... Difficulty / reliability calculation unit, 2624 ... Reliability judgment unit, 2631 ... Reference data selection unit, 2632 ... Proficiency / difficulty / reliability Calculation unit, 2633 ... Reliability determination unit.
Claims (8)
学習対象である複数の項目に対する複数のユーザの各々の解答の正誤を表す正誤データを取得する、正誤データ取得部と、
前記取得された正誤データをもとに、前記各ユーザの能力の高さを表す習熟度と、前記各項目の難しさを表す難易度と、前記習熟度および前記難易度のそれぞれについて信頼性の高さを表す信頼度をそれぞれ算出する、パラメータ算出部と、
前記算出された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方の更新を指示するトリガを生成する、トリガ生成部と、
前記生成されたトリガに応じて、前記算出された習熟度または難易度のうち第1のしきい値を超える信頼度を有する習熟度または難易度を参照パラメータとして用いることによって、前記トリガにより更新を指示された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方を再算出する、更新制御部と
を具備する学習支援装置。 A learning support device that supports user learning
A correct / incorrect data acquisition unit that acquires correct / incorrect data indicating the correctness of each answer of a plurality of users for a plurality of items to be learned, and a correct / incorrect data acquisition unit.
Based on the acquired correctness data, the proficiency level indicating the high ability of each user, the difficulty level indicating the difficulty of each item, and the reliability of each of the proficiency level and the difficulty level. A parameter calculation unit that calculates the reliability that represents the height, and
A trigger generator that generates a trigger instructing to update at least one of the calculated proficiency levels or difficulty levels.
Update by the trigger by using the proficiency or difficulty having a reliability exceeding the first threshold value among the calculated proficiency or difficulty according to the generated trigger as a reference parameter. A learning support device including an update control unit that recalculates at least one of the instructed proficiency level or difficulty level.
学習対象である複数の項目に対する複数のユーザの各々の解答の正誤を表す正誤データを取得する過程と、
前記取得された正誤データをもとに、前記各ユーザの能力の高さを表す習熟度と、前記各項目の難しさを表す難易度と、前記習熟度および前記難易度のそれぞれについて信頼性の高さを表す信頼度をそれぞれ算出する過程と、
前記算出された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方の更新を指示するトリガを生成する過程と、
前記生成されたトリガに応じて、前記算出された習熟度または難易度のうち第1のしきい値を超える信頼度を有する習熟度または難易度を参照パラメータとして用いることによって、前記トリガにより更新を指示された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方を再算出する過程と
を具備する学習支援方法。 It is a learning support method executed by a learning support device that supports the user's learning.
The process of acquiring correct / incorrect data indicating the correctness of each answer of multiple users for multiple items to be learned, and
Based on the acquired correctness data, the proficiency level indicating the high ability of each user, the difficulty level indicating the difficulty of each item, and the reliability of each of the proficiency level and the difficulty level. The process of calculating the reliability that represents the height, and
The process of generating a trigger instructing to update at least one of the calculated proficiency levels or difficulty levels, and
Update by the trigger by using the proficiency or difficulty having a reliability exceeding the first threshold value among the calculated proficiency or difficulty according to the generated trigger as a reference parameter. A learning support method comprising the process of recalculating at least one of the indicated proficiency levels or difficulty levels.
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005215023A (en) | 2004-01-27 | 2005-08-11 | Recruit Management Solutions Co Ltd | Test implementation system and test implementation method |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005215023A (en) | 2004-01-27 | 2005-08-11 | Recruit Management Solutions Co Ltd | Test implementation system and test implementation method |
JP2008242637A (en) | 2007-03-26 | 2008-10-09 | Kddi Corp | Capability estimation system, method, program and recording medium |
JP2016126029A (en) | 2014-12-26 | 2016-07-11 | 公益財団法人 日本英語検定協会 | Computing for estimating capability value of multiple examinees on basis of item response theory |
US20180151084A1 (en) | 2016-11-30 | 2018-05-31 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Apparatus and method for providing personalized adaptive e-learning |
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